Para Mark Zuckerberg, la IA no es un proyecto más. Es el plan B tras el desgaste del metaverso y, probablemente, la última gran jugada para reposicionar a Meta frente a rivales que hoy marcan el ritmo. Por eso, cuando decidió pagar alrededor de 10 millones de dólares para fichar a Alexandr Wang, no estaba contratando a un ejecutivo más: estaba señalando quién debía pilotar el futuro de la empresa.

Seis meses después, ese futuro ya no parece tan alineado.

Un fichaje para cambiar el rumbo

La llegada de Wang al frente del Meta Superintelligence Lab fue leída internamente como una ruptura con el pasado. A sus 28 años, el fundador de Scale AI simbolizaba velocidad, ambición y una mentalidad más agresiva que la de los veteranos de la casa.

El contexto lo explicaba todo. Pese a abrir parte de sus modelos LLaMA y a invertir miles de millones en infraestructuras, Meta había quedado rezagada frente a OpenAI y Google. Internamente se hablaba de equipos fragmentados, luchas de poder entre investigadores y una falta clara de liderazgo unificado en IA.

Zuckerberg reaccionó como suele hacerlo: centralizando decisiones y apostando por una figura externa capaz de imponer orden y acelerar resultados.

El problema no es técnico, es cultural

Según fuentes internas, el choque no tardó en aparecer. Wang venía de dirigir una startup con amplios márgenes de autonomía. Meta, en cambio, es una megacorporación donde casi todo pasa por el filtro del CEO.

Dentro de la empresa, ese estilo tiene nombre propio: el “Ojo de Sauron”. Cuando Zuckerberg fija su atención en un proyecto, lo supervisa todo: prioridades técnicas, estructura de equipos, plazos y hasta decisiones de producto. En el pasado, ese control férreo permitió giros exitosos, como la transición al móvil. Hoy, muchos lo ven como una fuente constante de tensión.

Para Wang, fichado precisamente para aportar una visión fresca, el margen de maniobra ha resultado mucho menor de lo esperado. La relación se ha ido cargando de fricciones, con quejas privadas sobre microgestión, presión extrema por resultados inmediatos y dudas sobre quién manda realmente.

Dudas sobre liderazgo y una salida simbólica

Las tensiones no se limitan al estilo de gestión. Dentro de Meta, algunos directivos cuestionan si Wang tiene la experiencia necesaria para liderar una organización de IA del tamaño y complejidad de la compañía.

Scale AI nunca desarrolló grandes modelos de lenguaje. Su fortaleza estaba en los datos, el combustible que otros usan para entrenar modelos avanzados. Ahora, Wang debe coordinar equipos cuyo objetivo es competir en la primera división de la IA generativa.

Estas dudas se intensificaron con una salida que resonó fuerte en Silicon Valley: la de Yann LeCun, científico jefe de IA de Meta y uno de los padres del deep learning. LeCun, ganador del Premio Turing, discrepaba abiertamente de la obsesión con los grandes modelos de lenguaje y terminó abandonando la empresa tras quedar bajo la supervisión de Wang.

Para muchos empleados, su marcha fue una señal clara de que Meta estaba sacrificando investigación a largo plazo en favor de productos rápidos y visibles.

Prisas, lanzamientos acelerados y desgaste interno

La presión no se limita al laboratorio de superinteligencia. Otros fichajes clave, como Nat Friedman, encargado de integrar la IA en los productos de Meta, también han sentido el ritmo impuesto desde arriba.

El lanzamiento apresurado de Vibes, una plataforma de vídeos generados por IA pensada para adelantarse a OpenAI, generó malestar interno. La consigna es clara: llegar antes que los rivales, incluso si el producto no está del todo maduro.

Ese enfoque ha traído reorganizaciones constantes, despidos selectivos y un clima que muchos describen como turbulento.

Miles de millones y poco margen para fallar

El trasfondo económico amplifica cada conflicto. Meta ha disparado su gasto en capital hasta niveles históricos: centros de datos, chips especializados, deuda estructurada para financiar infraestructuras. Los inversores observan con atención cómo se reduce la liquidez mientras Zuckerberg insiste en que el verdadero riesgo sería no gastar lo suficiente.

En ese contexto, el éxito o fracaso del tándem Zuckerberg–Wang se vuelve crucial. En los próximos meses, el laboratorio que dirige Wang debería presentar un nuevo modelo de IA desarrollado desde cero. Si funciona, Meta podría recuperar credibilidad tecnológica.

Si falla, el escenario es menos amable: más tensiones internas, fuga de talento y presión directa de los accionistas. Para Zuckerberg, sería el segundo gran experimento fallido tras el metaverso. Para Wang, la confirmación de que dirigir el futuro de Meta es mucho más difícil que fichar por él.

Seis meses después, el mensaje es claro: en la carrera por la IA, no basta con el talento ni con el dinero. Cuando dos líderes con visiones fuertes comparten el volante, el mayor riesgo no siempre viene de la competencia, sino del choque dentro del propio coche.